KR102433948B1 - 증강현실 기반의 마케팅 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 증강현실 기반의 마케팅 시스템에 관한 것이다.
보다 상세하게는 본 발명의 일 실시예에 따른 증강현실 기반의 마케팅 시스템은 카메라모듈을 통하여 위치인식구조물을 포함하는 현실이미지를 촬영하고, 상기 위치인식구조물에 대응하는 마케팅정보를 수신하고, 상기 현실이미지와 상기 마케팅정보를 증강현실 기반으로 출력하는 사용자단말, 상기 위치인식구조물에 대응하는 상기 마케팅정보를 설정하는 광고주단말 및 상기 위치인식구조물 별로 상기 마케팅정보를 저장하고, 상기 사용자단말로부터 상기 위치인식구조물에 대한 식별정보를 수신한 경우, 상기 위치인식구조물에 대응하는 상기 마케팅정보를 상기 사용자단말로 송신하는 관리서버를 포함할 수 있다.

Description

증강현실 기반의 마케팅 시스템{SYSTEM OF MARKETING BASED ON AUGMENTED REALITY}

본 발명은 증강현실을 기반으로 하는 마케팅 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는 특정 장소에 증강현실을 기반으로 광고매체를 사용자에게 제공할 수 있는 시스템에 관한 것이다.

본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.

일반적으로 소상공인의 광고는 오프라인 전단물을 통해 인근거리에서 배포하거나 지역 내 주택가에 부착하는 등의 형태로 이루어진다.

이는 부문별하고 의미없는 노출, 종이쓰레기의 증가로 인한 환경 오염 등의 문제가 있고, 광고의 효율성도 파악되지 않아 광고 효과(노출여부, 광고 추적, 예산 측정 등) 파악이 어렵다는 문제점이 있었다.

이에, 모바일 디바이스의 하드웨어 및 소프트웨어의 발전 속도 및 향후 3차원 가상세계인 메타버스 발전의 기대에 따라 디지털 기반의 가상 공간 속에서 사용자의 위치 정보를 기반으로 하는 마케팅 시스템을 개발하고자 한다.

등록특허공보 제10-1891883호 (2018.08.24) 등록특허공보 제10-1964288호 (2019.03.26)

개시된 실시 예는 광고매체의 무분별한 노출을 방지하고 종이광고매체의 낭비를 방지할 수 있는 증강현실 기반의 마케팅 시스템을 제시하는 것이다.

또한, 개시된 실시 예는 마케팅의 타겟을 특정할 수 있어, 효율적인 마케팅을 제공하는 것이다.

또한, 개시된 실시 예는 마케팅 통계정보를 실시간으로 확인하여, 고객의 방문을 예측할 수 있는 마케팅 시스템을 제공하는 것이다.

또한, 개시된 실시 예는 사용자에게도 혜택을 제공하여 사용자의 사용을 유도할 수 있는 마케팅 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 증강현실 기반의 마케팅 시스템은 카메라모듈을 통하여 위치인식구조물을 포함하는 현실이미지를 촬영하고, 상기 위치인식구조물에 대응하는 마케팅정보를 수신하고, 상기 현실이미지와 상기 마케팅정보를 증강현실 기반으로 출력하는 사용자단말, 상기 위치인식구조물에 대응하는 상기 마케팅정보를 설정하는 광고주단말 및 상기 위치인식구조물 별로 상기 마케팅정보를 저장하고, 상기 사용자단말로부터 상기 위치인식구조물에 대한 식별정보를 수신한 경우, 상기 위치인식구조물에 대응하는 상기 마케팅정보를 상기 사용자단말로 송신하는 관리서버를 포함할 수 있다.

이 때, 상기 사용자단말은, 상기 사용자단말을 사용하는 사용자의 성별, 나이, 거주지 및 관심업종 중 적어도 하나 이상을 포함하는 사용자정보를 입력하고, 상기 광고주단말은, 상기 광고주단말(200)을 사용하는 광고주의 업종정보, 타겟나이 및 타겟성별 중 적어도 하나 이상을 포함하는 노출타겟정보를 입력하고, 상기 관리서버는, 상기 사용자정보 및 상기 노출타겟정보를 기반으로 상기 마케팅정보를 상기 사용자단말로 송신할 수 있다.

이 때, 상기 광고주단말(200)은, 상기 마케팅정보를 노출함에 따른 1회광고금액 및 전체광고금액을 설정하고, 상기 관리서버는, 상기 마케팅정보를 상기 사용자단말로 노출할 때마다 상기 전체광고금액에서 상기 1회광고금액을 차감할 수 있다.

이 때, 상기 마케팅정보는, 상기 광고주의 업체에서 사용하는 혜택정보를 포함하고, 상기 사용자단말은, 상기 마케팅정보가 출력될 때 상기 혜택정보를 수신할지 여부를 결정할 수 있다.

이 때, 상기 관리서버는, 상기 마케팅정보의 노출 및 상기 혜택정보의 수신과 관련된 통계정보를 생성하여 상기 사용자단말로 전달할 수 있다.

이 때, 상기 관리서버는, 인공지능 신경망을 통하여, 상기 사용자정보 및 상기 마케팅정보를 기반으로 업종추천정보를 생성하고, 상기 업종추천정보에 상응하는 상기 마케팅정보가 설정된 상기 위치인식구조물의 위치를 상기 사용자단말로 전달할 수 있다.

이 때, 상기 관리서버는, 인공지능 신경망을 통하여, 상기 광고주의 업종정보 및 상기 통계정보를 기반으로 추천타겟정보를 생성하고, 상기 광고주단말(200)로 전달할 수 있다.

개시된 실시 예에 따르면, 광고매체의 무분별한 노출을 방지하고 종이광고매체의 낭비를 방지할 수 있는 증강현실 기반의 마케팅 시스템을 제시할 수 있다.

또한, 개시된 실시 예에 따르면, 마케팅의 타겟을 특정할 수 있어, 효율적인 마케팅을 제공할 수 있다.

또한, 개시된 실시 예에 따르면, 마케팅 통계정보를 실시간으로 확인하여, 고객의 방문을 예측할 수 있는 마케팅 시스템을 제공할 수 있다.

또한, 개시된 실시 예에 따르면, 사용자에게도 혜택을 제공하여 사용자의 사용을 유도할 수 있는 마케팅 시스템을 제공할 수 있다.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 증강현실 기반의 마케팅 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 위치인식구조물을 인식하는 모습을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예을 영역별로 구분하여 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 혜택정보를 사용자단말에서 확인하는 예시도이다.
도 5는 복합형 추천 알고리즘인 hybrid CNN(convolutional neural network)-GRU(gate recurrent units) 신경망 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 복합형 추천 알고리즘을 활용한 최적화된 업종추천정보를 생성하기 위한 과정을 설명한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들을 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 특정 시스템의 예를 주된 대상으로 할 것이지만, 본 명세서에서 청구하고자 하는 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템 및 서비스에도 본 명세서에 개시된 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 적용 가능하며, 이는 당해 기술분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 증강현실 기반의 마케팅 시스템에 대해 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 증강현실 기반의 마케팅 시스템의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 위치인식구조물(411)을 인식하는 모습을 나타내는 도면이다.

도 1 및 도 2를 참조하여 살펴보면, 본 발명의 일 실시예에 따른 증강현실 기반의 마케팅 시스템은 사용자단말(100), 광고주단말(200) 및 관리서버(300)를 포함할 수 있다.

이 때, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자단말(100)은 카메라모듈을 통하여 위치인식구조물(411)을 포함하는 현실이미지(413)를 촬영하고, 상기 위치인식구조물(411)에 대응하는 마케팅정보(420)를 수신하고, 상기 현실이미지(413)와 상기 마케팅정보(420)를 증강현실 기반으로 출력할 수 있다.

보다 상세하게 도 2를 참조하여 살펴보면, 사용자단말(100)은 상기 현실이미지(413)에서 상기 위치인식구조물(411)이 있는지 식별을 하고, 상기 현실이미지(413) 안에 위치인식구조물(411)이 있는 것으로 판단되는 경우, 상기 위치인식구조물(411)에 대응하는 마케팅정보(420)를 관리서버(300)로부터 수신할 수 있으며, 증강현실 기반으로 마케팅 정보를 출력할 수 있다.

이 때, 위치인식구조물(411)은 특정지역을 식별할 수 있는 고유의 구조물로써, 특정 건물, 동상, 탑 등일 수 있다. 또한, 위치인식구조물(411)은 사전에 관리서버(300)를 운영하는 운영자가 미리 설정해둘 수도 있고, 후술하는 바와 같이 광고주단말(200)을 사용하는 광고주가 마케팅정보(420)를 설정할 때, 임의로 선택하여 설정할 수도 있다. 위치인식구조물(411)은 도면에서 플레이스라고 표현된 것과 동일한 의미이다.

이 때, 마케팅정보(420)는 상기 광고주의 업체의 광고내용을 포함할 수 있으며, 일종의 온라인전단지와 같은 역할을 수행할 수 있다. 예를 들어, 상기 광고주의 업체의 위치정보, 업종정보, 할인행사정보, 운영시간 정보, 광고정보, 혜택정보 등이 포함될 수 있다. 마케팅정보(420)는 도면에서 머터리얼이라고 표현된 것과 동일한 의미이다.

이 때, 혜택정보는 상기 광고주의 업체에서 사용할 수 있는 할인쿠폰 또는 무료쿠폰 등일 수 있다. 이를 통해 사용자단말(100)을 사용하는 사용자가 본 증강현실 기반의 마케팅 시스템을 사용하도록 유도할 수 있다.

또한, 사용자는 사용자단말(100)에 노출된 상기 마케팅정보(420)를 통하여 상기 혜택정보를 수신할지 여부를 결정할 수 있다. 이를 통해 사용자는 자신이 가고자 하는 업체에 한하여 쿠폰 등을 얻을 수 있고, 광고주는 혜택정보의 수신정보를 토대로 예상 고객수를 예측할 수 있다.

이 때, 사용자단말(100)은 카메라모듈, 디스플레이모듈 및 통신모듈을 포함할 수 있으며, 예를 들어 스마트폰과 같은 모바일 단말일 수도 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고주단말(200)은 상기 위치인식구조물(411)에 대응하는 상기 마케팅정보(420)를 설정할 수 있다. 광고주는 본인의 운영하는 업체의 위치 및 유동인구 등을 고려하여 상기 위치인식구조물(411)을 선택할 수 있고, 해당 위치인식구조물(411)에서 본인이 운영하는 업체의 마케팅정보(420)가 출력될 수 있도록 설정할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 관리서버(300)는 상기 위치인식구조물(411) 별로 상기 마케팅정보(420)를 저장하고, 상기 사용자단말(100)로부터 상기 위치인식구조물(411)에 대한 식별정보를 수신한 경우, 상기 위치인식구조물(411)에 대응하는 상기 마케팅정보(420)를 상기 사용자단말(100)로 송신할 수 있다.

이 때, 하나의 위치인식구조물(411)에 복수개의 마케팅정보(420)가 설정될 수도 있기 때문에 관리서버(300)는 상기 위치인식구조물(411) 별로 복수개의 마케팅정보(420)를 저장하고 관리할 수 있고, 사용자단말(100)로부터 상기 위치인식구조물(411)에 대한 식별정보가 수신되면 해당 위치인식구조물(411)에 설정된 복수개의 마케팅정보(420)를 모두 사용자단말(100)로 송신할 수도 있다.

다만, 이 경우 사용자의 취향에 맞지 않는 성격의 업종에 대한 마케팅정보(420)까지 사용자단말(100)로 송신될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 60대 여성인 경우, PC방에 대한 마케팅정보(420)를 송신하는 것은 마케팅의 효과가 매우 낮고, 무의미한 마케팅정보(420)의 난립에 의하여 본 시스템의 신뢰성도 낮아질 수 있다.

따라서, 이를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자단말(100)은 상기 사용자단말(100)을 사용하는 사용자의 성별, 나이, 거주지 및 관심업종 중 적어도 하나 이상을 포함하는 사용자정보를 입력할 수 있고, 상기 광고주단말(200)은 상기 광고주단말(200)을 사용하는 광고주의 업종정보, 타겟나이 및 타겟성별 중 적어도 하나 이상을 포함하는 노출타겟정보를 입력할 수 있고, 상기 관리서버(300)는 상기 사용자정보 및 상기 노출타겟정보를 기반으로 상기 마케팅정보(420)를 상기 사용자단말(100)로 송신할 수 있다.

이를 통해 사용자에게는 관심있는 업체의 할인쿠폰 등을 얻을 수 있고, 광고주에게는 잠재고객에게 집중적으로 마케팅을 할 수 있다.

또한, 관리서버(300)를 운영하는 운영자의 비지니스 모델을 위하여, 마케팅정보(420)의 노출에 따라 광고비용을 지불할 필요가 있다.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고주단말(200)은 상기 마케팅정보(420)를 노출함에 따른 1회광고금액 및 전체광고금액을 설정할 수 있고, 상기 관리서버(300)는 상기 마케팅정보(420)를 상기 사용자단말(100)로 노출할 때마다 상기 전체광고금액에서 상기 1회광고금액을 차감할 수 있다.

이 때, 상기 1회광고금액은 마케팅정보(420)가 1회 노출됐을때 사용되는 광고금액을 의미하고, 상기 전체광고금액은 광고주가 마케팅에 사용할 전체 예산을 의미한다.

예를 들어, 상기 1회광고금액이 1000원이고, 상기 전체광고금액이 100만원인 경우, 사용자단말(100)에 해당 마케팅정보(420)가 1회 노출될때마다 100만원에서 1000원씩 차감되고, 총 1000회 노출되면 해당 마케팅정보(420)의 노출이 종료될 수 있다.

또한, 마케팅정보(420)의 노출에 따라 차감되는 방식 뿐만 아니라, 상기 혜택정보를 수신할 때마다 차감되는 방식으로도 운영될 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 관리서버(300)는 상기 마케팅정보(420)의 노출 및 상기 혜택정보의 수신과 관련된 통계정보를 생성하여 상기 사용자단말(100)로 전달할 수 있다.

이 때, 상기 통계정보는 상기 마케팅정보(420)를 수신한 사용자의 사용자정보(성별, 나이, 관심업종 등등), 상기 마케팅정보(420)의 노출 수 및 노출시간, 혜택정보의 수신 수 및 수신시간, 혜택정보를 수신한 사용자의 사용자정보(성별, 나이, 관심업종 등등) 중 적어도 하나 이상 포함될 수 있다.

광고주는 상기 통계정보를 통하여, 마케팅대상인 노출타겟정보를 수정할 수도 있고, 마케팅정보(420)의 노출시간 등등을 개별적으로 설정할 수도 있고, 혜택정보의 수신수 및 수신시간 등을 기반으로 업체에 방문할 고객의 수를 예측할 수도 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예을 영역별로 구분하여 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 혜택정보를 사용자단말(100)에서 확인하는 예시도이다.

도 3을 참조하면, 상술한 바와 같이, 사용자는 위치인식구조물(411)(도면에서 플레이스)를 사용자단말(100)로 촬영하고, 마케팅정보(420)(도면에서 머터리얼)을 증강현실 기반으로 확인하고, 혜택정보를 수신할지에 대한 결정을 할 수 있다.

또한, 광고주는 자신의 마케팅정보(420)를 설정할 위치인식구조물(411)을 복수개 설정할 수도 있고, 그에 따라 위치인식구조물(411) 관리, 마케팅정보(420) 관리, 전체광고비용(도면에서 예치금액) 등을 관리할 수 있다.

또한, 관리서버(300)를 운영하는 입장에서는 후술하는 바와 같이 사용자정보와 노출타겟정보 또는 광고주 정보 등을 기반으로 맞춤형 광고를 제공할 수도 있다.

도 4를 참조하면, 좌측도면은 광고주가 광고주단말(200)에서 확인할 수 있는 정보에 대한 예시이며, 우측도면은 사용자가 위치인식구조물(411)을 촬영하고 마케팅정보(420)를 확인하는 예시이다.

도 5는 복합형 추천 알고리즘인 hybrid CNN(convolutional neural network)-GRU(gate recurrent units) 신경망 알고리즘을 설명하기 위한 도면이고, 도 6은 복합형 추천 알고리즘을 활용한 최적화된 업종추천정보를 생성하기 위한 과정을 설명한 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 상기 관리서버(300)는 인공지능 신경망을 통하여, 상기 사용자정보 및 상기 마케팅정보(420)를 기반으로 업종추천정보를 생성하고, 상기 업종추천정보에 상응하는 상기 마케팅정보(420)가 설정된 상기 위치인식구조물(411)의 위치를 상기 사용자단말(100)로 전달할 수 있다.

이를 통해, 사용자가 직접 본인이 가고자 하는 업체를 선택하지 않아도, 본인의 취향 및 필요에 적합한 업체에 대한 정보를 취득할 수 있다.

또한, 상기 관리서버(300)는 인공지능 신경망을 통하여, 상기 광고주의 업종정보 및 상기 통계정보를 기반으로 추천타겟정보를 생성하고, 상기 광고주단말(200)로 전달할 수 있다.

이를 통해, 광고주는 마케팅정보(420)에 대한 노출타겟정보를 설정할 때, 상기 추천타겟정보를 참조하여 설정함으로써, 보다 효과적인 마케팅을 할 수가 있다.

이를 위해 사용되는 Hybrid GRU-CNN 인공지능 알고리즘은 상술한 업종추천정보 및 추천타겟정보를 출력하기 위한 Hybrid GRU-CNN 신경망 모델이며, 특히 CNN 모델이 있는 GRU 모델에서 GRU 모듈은 과거 데이터의 동적 변화를 모델링하는 데 사용될 수 있다.

더 나은 머신러닝 학습 잠재력을 위한 시퀀스 데이터로드 시간 순서데이터(통계 DB에서 제공되는 통계정보)와 CNN 모듈을 사용하여 시공간 행렬 및 시공간 행렬 매핑 특징 벡터를 사용할 수 있다.

또한, Hybrid GRU-CNN 신경망은 두 신경망을 결합하려면 시간을 잘처리할 수 있는 GRU 모듈의 장점인 시퀀스 데이터와 CNN 모듈의 장점인 고차원 데이터 처리에 이상적인 Hybrid GRU-CNN 신경망이 될 수 있고, 이에 대한 Hybrid GRU-CNN 신경망은 도 5에 도시하고 있다.

Hybrid GRU-CNN의 프레임 워크 신경망은 GRU 모듈과 CNN 모듈로 구성되고, 입력은 시간 순서의 정보이고, 수집된 업종추천정보, 추천타겟정보 및 시공간 행렬체계의 출력은 미래 부하에 대한 예측이다.

도 5 및 도 6을 참조하여 구체적으로 살펴보면, CNN 모듈의 측면에서 처리에 능숙하고, 시공간 행렬과 같은 2 차원 데이터 이미지의 CNN 모듈은 로컬 특징을 추출하기 위해 연계할인율을 결정하기 위한 가중치 데이터를 행렬화하고, 효과적인 결정값을 얻을 수 있으며, 복합 가중치데이터에는 도 6에 도시된 고객선호 가중치, 추천 적합 가중치 등이 포함될 수 있다.

여기서, 컨볼루션 레이어와 풀링 레이어를 통해 CNN 모듈의 구조는 두 개의 컨볼루션을 포함한다. 이 때 레이어 및 병합 작업, 각 컨볼루션 레이어 컨볼루션 연산과 풀링 연산을 포함할 수 있다.

또한, 두 번째 풀링 작업 후 고차원 데이터는 1차원 데이터로 평면화되고 CNN 모듈의 출력은 완전히 연결된 레이어다.

GRU 모듈의 입력은 시간 순서 데이터이고, GRU 모듈에는 많은 게이트 반복 단위가 포함되어 있으며, 이 모든 게이트 반복 단위로 완전히 연결된 레이어를 이루게 된다. 마지막으로 업종추천정보 및 추천타겟정보를 출력하기 위한 신경망의 예측 결과는 모든 뉴런의 평균값을 계산하여 얻을 수 있게 된다.

또한, 이와 같은 Hybrid GRU-CNN 신경망은 도 6의 복합형 추천 알고리즘이 될 수 있으며, 업종정보, 사용자정보, 마케팅정보(420), 환경정보(상권, 지리적 정보 등) 및 도 6에는 도시되지 않았지만, 상기 마케팅정보(420) 노출 및 혜택정보 수신 등과 관련된 통계정보를 수집하여 복합형 추천 알고리즘인 Hybrid GRU-CNN 신경망의 입력변수로 사용하고, 고객선호 가중치, 추천 적합 가중치(상권 특성, 업종 특성 등)에 따라 평균값을 계산한 결정값인 업종추천정보 및 추천타겟정보를 산출할 수 있도록 한다.

나아가, 업종추천정보 및 추천타겟정보 산출 알고리즘의 입력변수인 최초 통계정보가 없는 경우, 콜드 스타트(Cold start)를 이용하여 해당 고객과 유사한 조건을 검색하여 가장 유사한 조건의 고객에게 제공된 업종을 추천할 수도 있고, 동종업종의 노출타겟정보를 기반으로 추천하도록 서비스를 제공할 수도 있다.

업종추천정보가 추천되는 조건은 사용자정보를 기초로 수행되며, 이를 위해 수집되는 사용자정보는 상권 특성(학교, 직장 근처 등), 고객 특성(나이, 성향, 관심, 취미, 이용한 상점, 이용 시간 등), 업종 특성(음식점, 카페 등) 등이 포함될 수 있다.

또한, 노출타겟정보가 추천되는 조건은 마케팅정보(420)의 노출 수, 혜택정보의 수신 수, 마케팅정보(420) 노출된 사용자의 사용자정보, 혜택정보를 수신한 사용자의 사용자정보 등이 포함될 수 있다.

여기서 가상 유사한 조건은 상술한 수집 정보들의 일치되거나 유사한 정보의 갯수가 가장 많은 조건이 될 수 있다.

또한, 유사 조건에 적용되는 추천 알고리즘 방식은 유사도 분석을 이용한 인공지능 알고리즘을 활용할 수 있으며, 유사도 계산 방식 이외에 상호 작용 행렬의 차원을 줄이고 k 개의 잠재 구성 요소가 있는 두 개 이상의 작은 행렬로 근사하며, 해당 행과 열을 곱하면 사용자별 항목의 등급을 예측할 수 있는 행렬인 수분해(matrix factorization) 방법을 활용할 수도 있다.

또한 자주 소비되는 항목이 그래프의 가장자리와 연결되는 연관 규칙(association rule)이나, 마이닝 규칙(mining rule)을 활용하여 가능한 빈번 항목 집합의 상태 공간을 탐구하고 빈번하지 않은 검색 공간의 분기를 제거하며, 자주 사용되는 항목 집합은 규칙을 생성하는 데 사용되며 이러한 규칙은 추천(권장) 사항을 생성할 수도 있다.

또한, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 즉 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명의 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한 상기 각각의 실시예는 필요에 따라 서로 조합되어 운용할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 증강현실 기반의 마케팅 시스템의 동작 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.

도 7에 도시된 바와 같이 본 발명의 다양한 실시예들은 특정 관점에서 컴퓨터 리드 가능 기록 매체(computer readable recording medium)에서 컴퓨터 리드 가능 코드(computer readable code)로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의해 리드될 수 있는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 데이터 저장 디바이스이다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체의 예들은 읽기 전용 메모리(read only memory: ROM)와, 랜덤-접속 메모리(random access memory: RAM)와, 컴팩트 디스크- 리드 온니 메모리(compact disk-read only memory: CD-ROM)들과, 마그네틱 테이프(magnetic tape)들과, 플로피 디스크(floppy disk)들과, 광 데이터 저장 디바이스들, 및 캐리어 웨이브(carrier wave)들(인터넷을 통한 데이터 송신 등)을 포함할 수 있다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체는 또한 네트워크 연결된 컴퓨터 시스템들을 통해 분산될 수 있고, 따라서 컴퓨터 리드 가능 코드는 분산 방식으로 저장 및 실행된다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예들을 성취하기 위한 기능적 프로그램들, 코드, 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 발명이 적용되는 분야에서 숙련된 프로그래머들에 의해 쉽게 해석될 수 있다.

또한 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 장치 및 방법은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합의 형태로 실현 가능하다는 것을 알 수 있을 것이다. 이러한 소프트웨어는 예를 들어, 삭제 가능 또는 재기록 가능 여부와 상관없이, ROM 등의 저장 장치와 같은 휘발성 또는 비휘발성 저장 장치, 또는 예를 들어, RAM, 메모리 칩, 장치 또는 집적 회로와 같은 메모리, 또는 예를 들어 콤팩트 디스크(compact disk: CD), DVD, 자기 디스크 또는 자기 테이프 등과 같은 광학 또는 자기적으로 기록 가능함과 동시에 기계(예를 들어, 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 방법은 제어부 및 메모리를 포함하는 컴퓨터 또는 휴대 단말에 의해 구현될 수 있고, 이러한 메모리는 본 발명의 실시예들을 구현하는 명령들을 포함하는 프로그램 또는 프로그램들을 저장하기에 적합한 기계로 읽을 수 있는 저장 매체의 한 예임을 알 수 있을 것이다.

따라서, 본 발명은 본 명세서의 청구항에 기재된 장치 또는 방법을 구현하기 위한 코드를 포함하는 프로그램 및 이러한 프로그램을 저장하는 기계(컴퓨터 등)로 읽을 수 있는 저장 매체를 포함한다. 또한, 이러한 프로그램은 유선 또는 무선 연결을 통해 전달되는 통신 신호와 같은 임의의 매체를 통해 전자적으로 이송될 수 있고, 본 발명은 이와 균등한 것을 적절하게 포함한다.

본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 또한 앞서 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.

100 : 사용자단말
200 : 광고주단말
300 : 관리서버
411 : 위치인식구조물
413 : 현실이미지
420 : 마케팅정보

Claims (7)

1. 카메라모듈을 통하여 위치인식구조물을 포함하는 현실이미지를 촬영하고, 상기 위치인식구조물에 대응하는 마케팅정보를 수신하고, 상기 현실이미지와 상기 마케팅정보를 증강현실 기반으로 출력하는 사용자단말;
   상기 위치인식구조물에 대응하는 상기 마케팅정보를 설정하는 광고주단말; 및
   상기 위치인식구조물 별로 상기 마케팅정보를 저장하고, 상기 사용자단말로부터 상기 위치인식구조물에 대한 식별정보를 수신한 경우, 상기 위치인식구조물에 대응하는 상기 마케팅정보를 상기 사용자단말로 송신하는 관리서버; 를 포함하며,
   상기 관리서버는,
   상기 마케팅정보의 노출 및 혜택정보의 수신과 관련된 통계정보를 생성하여 상기 사용자단말로 전달하는 것을 특징으로 하며,
   상기 관리서버는,
   인공지능 신경망을 통하여, 사용자정보 및 상기 마케팅정보를 기반으로 업종추천정보를 생성하고,
   상기 업종추천정보에 상응하는 상기 마케팅정보가 설정된 상기 위치인식구조물의 위치를 상기 사용자단말로 전달하는 것을 특징으로 하며,
   상기 관리서버는,
   인공지능 신경망을 통하여, 상기 광고주의 업종정보 및 상기 통계정보를 기반으로 추천타겟정보를 생성하고, 상기 광고주단말로 전달하는 것을 특징으로 하며,
   상기 인공지능 신경망은 Hybrid GRU-CNN 신경망 모델이며,
   상기 Hybrid GRU-CNN 신경망 모델은 GRU 모듈과 CNN 모듈로 구성되며,
   상기 Hybrid GRU-CNN 신경망 모델은 업종정보, 사용자정보, 마케팅정보, 환경정보, 상기 마케팅정보 노출 및 혜택정보 수신 등과 관련된 통계정보를 수집하여 상기 Hybrid GRU-CNN 신경망 모델의 입력변수로 사용하고, 고객선호 가중치, 추천 적합 가중치에 따라 평균값을 계산한 결정값인 상기 업종추천정보 및 추천타겟정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 증강현실 기반의 마케팅 시스템.
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 사용자단말은,
   상기 사용자단말을 사용하는 사용자의 성별, 나이, 거주지 및 관심업종 중 적어도 하나 이상을 포함하는 사용자정보를 입력하고,
   상기 광고주단말은,
   상기 광고주단말을 사용하는 광고주의 업종정보, 타겟나이 및 타겟성별 중 적어도 하나 이상을 포함하는 노출타겟정보를 입력하고,
   상기 관리서버는,
   상기 사용자정보 및 상기 노출타겟정보를 기반으로 상기 마케팅정보를 상기 사용자단말로 송신하는 것을 특징으로 하는 증강현실 기반의 마케팅 시스템.
3. 청구항 2에 있어서,
   상기 광고주단말은,
   상기 마케팅정보를 노출함에 따른 1회광고금액 및 전체광고금액을 설정하고,
   상기 관리서버는,
   상기 마케팅정보를 상기 사용자단말로 노출할 때마다 상기 전체광고금액에서 상기 1회광고금액을 차감하는 것을 특징으로 하는 증강현실 기반의 마케팅 시스템.
4. 청구항 3에 있어서,
   상기 마케팅정보는,
   상기 광고주의 업체에서 사용하는 혜택정보를 포함하고,
   상기 사용자단말은,
   상기 마케팅정보가 출력될 때 상기 혜택정보를 수신할지 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 증강현실 기반의 마케팅 시스템.
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제

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